Kentsel Gelişim İçin Potansiyel Açık Alanların Belirlenmesinde Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi İle Transfer Edilebilir Kural Dizisi Oluşturulması

Abstract

Uydu teknolojilerindeki gelişimin son yıllarda hızlanması ile birlikte uzaktan algılama teknolojilerinde önemli bir gelişme olmuştur. Yüksek çözünürlüklü uyduların sağladığı mekânsal ve spektral bilgi birçok alandaki uygulamalarda çok büyük kolaylık sağlamaktadır. Kentsel planlamada uzaktan algılama araçlarının ve yöntemlerinin yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile kullanımı güncel ve büyük ölçekte çalışmalarda kullanılmaktadır. Kentsel planlama için geliştirilen bu araçlar çoğu zaman farklı bölgelerdeki, farklı kriterler ve özellikler dolayısı ile transfer edilebilir bir yapıda geliştirilememektedir. Kentsel alanlardaki yapılaşmanın hızla artması, mevcut boş alanların doğru özellikte kullanılıp kullanılmadığı sorusunu gündeme getirmiştir. Bu nedenle mevcut potansiyel açık alanların değerlendirilmesi, şehrin kendi içersinde akıllı büyümesi büyük önem taşımaktadır. Bu alanların tespiti ve değerlendirilmesi aşamaları şehir planlamacıların üzerinde çok mesai harcadıkları işlemlerdir. Bu noktada uzaktan algılama ve CBS teknolojilerinin kullanılması, potansiyel alanlar ve planlamacıların karar verme analizleri arasındaki bir boşluğu kapatacak anlamlı sonuçlar üretebilmektedir. Potansiyel açık alanların güncel uzaktan algılanmış uydu görüntüleri ile belirlenmesi, hem verinin güncelliği hem de pratikliği açısından önemlidir. Bu işlem için kullanılacak sınıflandırma parametrelerinin seçimi ve bu işlemlerin otomasyon yapısına benzer bir şekilde oluşturulması, zaman ve bilgi birikimi eksik kullanıcılar için büyük bir boşluğu giderecektir. Bu çalışma potansiyel alanların belirlenmesi için transfer edilebilir kural dizisi oluşturularak, şehir plancılara bu alanların değerlendirilmesi için uygun altyapıyı hazırlamıştır. Arazi örtüsü ve kullanımı özelliklerinin belirlenmesinde piksel tabanlı sınıflandırma yöntemine göre birçok avantajı olan nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi tercih edilmiştir. Bu yöntem sayesinde kural dizileri oluşturularak sınıflandırma işlemi bir işlem ağacı dâhilinde geliştirilerek, sınıf özellikleri geliştirilen kural dizisine dâhil edilmiştir. Arazi örtüsü özelliklerinin transfer edilebilir bir yapıda geliştirilen kural dizisi ile elde edilmesinden sonra bu özellikler arazi kullanımı kural dizisinde kullanılarak, arazi kullanımı özellikleri üzerinde yapılan analizler ile potansiyel açık alanlar belirlenmiştir. Bu noktada sınıflandırmada kullanılan uydu görüntüsünün seçimi ve uygulanacak ön-işleme adımları sırasında testler uygulanarak sınıflandırma işlemine geçilmiştir. Nesne tabanlı görüntü analizlerinin en önemli parçası olan segmentasyon aşamasında kullanılacak parametre ve veri setleri yapılan testler sonucunda belirlenerek objelerin yanlış oluşturulması engellenmiştir. Geliştirilen transfer edilebilir kural dizileri şehir plancıları için planlama işlemlerine altlık oluşturabilecek potansiyel açık alanları belirlemektedir. Nüfus artışı ve büyük kentlerdeki konut alanlarının artışı göz önüne alındığında akıllı büyüme konusu günümüzün önemli problemlerindendir ve gelecekte daha önemli sorunlara neden olmaması için bazı önemli tedbirlerin alınması gerekmektedir. Geliştirilen bu araç şehirlerin kendi içlerinde akıllı ve anlamlı büyümelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Recent advances about satellite technologies caused a big improvement on remote sensing technologies. Spatial and spectral information from very high resolution (VHR) satellite imageries can be used for many kinds of applications about different subjects. Use of remote sensing tools and techniques for urban planning with VHR satellite imagery can be useful for big scale and up-to-date applications. Tools which are created for urban planning are generally not transferable because of different criteria and specifications of different test areas. Rapid growth of settlements on big cities bring up with a new question which is about use of open spaces. According to this question, detection of open spaces is important for smart growth of cities. Detection and valuation of these open spaces is hard and long processes for urban planners. At this point use of GIS and remote sensing for detection of potential open spaces can provide a solution. Detection of potential open spaces from up-to-date satellite imageries is important for practical usage and data currency. Selection of classification parameters and automation of these procedures can provide a solution for users whom don’t have enough time and profession. In this study, suitable architecture is prepared for urban planners for detection of potential spaces with transferable rule set. Object based classification approach is used for land use/cover specifications which has many advantages comparing to pixel based classification approach. Transferable rule sets of object based classification approach work with decision trees which can create some rules and class descriptions for classification process. Transferable rule set for land cover classification is created and results of this classification are used in land use rule set to determine potential open spaces with analysis on land use. Before classification, selection of appropriate satellite imagery and pre-processing steps are managed according to tests. Incorrect segmentation of pixels are prevented with some tests on different data sets and parameters for segmentation procedure which is the main step of object based classification. Developed transferable rule sets detect potential open spaces that can be used by urban planners in order to provide a base for planning procedures. Therefore a gap between planning and detection of potential open spaces are filled with this method. According to growth in population and urban areas, smart growth issue is remarkable problem nowadays and for the purpose of not being caused more serious problems some precautions need to be taken into considerations. This developed tool aims to produce logical and meaningful decision making processes for smart growth of cities.